Métodos numéricos en optimización

Abstract

[ES] En el presente Trabajo de Fin de Grado titulado 'Métodos numéricos en optimización' se trata el problema de ajuste no lineal. Para ello, se describen una serie de métodos numéricos que permiten la resolución de dicho problema. Entre los métodos tratados se encuentran el método de Gauss-Newton, el método de Levenberg-Marquardt y algunos métodos quasi-Newton. Además, se analiza el desempeño de los métodos aplicándolos sobre una base de datos de problemas Benchmark de distintos grados de dificultad, para lo cual los cálculos y la programación se llevan a cabo a través del lenguaje de programación interpretado Python. Por último, y para completar la información, como anexo, se incluye también el código empleado para cada uno de los métodos, siendo algunos de implementación propia y otros procedentes de bibliotecas libres propias de Python

[EN] This Final Degree Project titled 'Numerical methods in optimization' it is about nonlinear least squares problems. A few of numerical methods that allow solving nonlinear least squares problems are described for it. Methods discussed include the Gauss-Newton method, the Levenberg-Marquardt method, and some quasi-Newton methods. The project shows the behaviour of the algorithms applying them to a database of Benchmark problems of varying levels of difficulty. The interpreted language Python has been used to perform the algorithms. The code used for each of the methods is also included to supplement the description, some of them being self-implemented and other belonging to free libraries of Python